十二、教你如何利用强大的中文语言技术平台做依存句法和语义依存分析_jieba依存关系

作者：Gausst松鼠会 | 2024-04-01 12:30:50

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jieba依存关系

句法分析是自然语言处理中非常重要的环节，没有句法分析是无法让计算机理解语言的含义的，依存句法分析由法国语言学家在1959年提出，影响深远，并且深受计算机行业青睐，依存句法分析也是做聊天机器人需要解决的最关键问题之一，语义依存更是对句子更深层次的分析，当然，有可用的工具我们就不重复造轮子，本节介绍如何利用国内领先的中文语言技术平台实现句法分析

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什么是依存句法分析呢？

叫的晦涩的术语，往往其实灰常简单，句法就是句子的法律规则，也就是句子里成分都是按照什么法律规则组织在一起的。而依存句法就是这些成分之间有一种依赖关系。什么是依赖：没有你的话，我存在就是个错误。“北京是中国的首都”，如果没有“首都”，那么“中国的”存在就是个错误，因为“北京是中国的”表达的完全是另外一个意思了。

什么是语义依存分析呢？

“语义”就是说句子的含义，“张三昨天告诉李四一个秘密”，那么语义包括：谁告诉李四秘密的？张三。张三告诉谁一个秘密？李四。张三什么时候告诉的？昨天。张三告诉李四什么？秘密。

语义依存和依存句法的区别

依存句法强调介词、助词等的划分作用，语义依存注重实词之间的逻辑关系

另外，依存句法随着字面词语变化而不同，语义依存不同字面词语可以表达同一个意思，句法结构不同的句子语义关系可能相同。

依存句法分析和语义依存分析对我们的聊天机器人有什么意义呢？

依存句法分析和语义分析相结合使用，对对方说的话进行依存和语义分析后，一方面可以让计算机理解句子的含义，从而匹配到最合适的回答，另外如果有已经存在的依存、语义分析结果，还可以通过置信度匹配来实现聊天回答。

依存句法分析到底是怎么分析的呢？

依存句法分析的基本任务是确定句式的句法结构(短语结构)或句子中词汇之间的依存关系。依存句法分析最重要的两棵树：

依存树：子节点依存于父节点

依存投射树：实线表示依存联结关系，位置低的成分依存于位置高的成分，虚线为投射线

依存关系的五条公理

1. 一个句子中只有一个成分是独立的

2. 其他成分直接依存于某一成分

3. 任何一个成分都不能依存于两个或两个以上的成分

4. 如果A成分直接依存于B成分，而C成分在句子中位于A和B之间，那么C或者直接依存于B，或者直接依存于A和B之间的某一成分

5. 中心成分左右两面的其他成分相互不发生关系

什么地方存在依存关系呢？比如合成词（如：国内）、短语（如：英雄联盟）很多地方都是

LTP依存关系标记

主谓关系	SBV	subject-verb	我送她一束花 (我 <-- 送)
动宾关系	VOB	直接宾语，verb-object	我送她一束花 (送 --> 花)
间宾关系	IOB	间接宾语，indirect-object	我送她一束花 (送 --> 她)
前置宾语	FOB	前置宾语，fronting-object	他什么书都读 (书 <-- 读)
兼语	DBL	double	他请我吃饭 (请 --> 我)
定中关系	ATT	attribute	红苹果 (红 <-- 苹果)
状中结构	ADV	adverbial	非常美丽 (非常 <-- 美丽)
动补结构	CMP	complement	做完了作业 (做 --> 完)
并列关系	COO	coordinate	大山和大海 (大山 --> 大海)
介宾关系	POB	preposition-object	在贸易区内 (在 --> 内)
左附加关系	LAD	left adjunct	大山和大海 (和 <-- 大海)
右附加关系	RAD	right adjunct	孩子们 (孩子 --> 们)
独立结构	IS	independent structure	两个单句在结构上彼此独立
核心关系	HED	head	指整个句子的核心

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那么依存关系是怎么计算出来的呢？

是通过机器学习和人工标注来完成的，机器学习依赖人工标注，那么都哪些需要我们做人工标注呢？分词词性、依存树库、语义角色都需要做人工标注，有了这写人工标注之后，就可以做机器学习来分析新的句子的依存句法了

LTP云平台怎么用？

首先注册用户，得到每月免费20G的流量，在http://www.ltp-cloud.com/注册一个账号，注册好后登陆并进入你的dashboard：http://www.ltp-cloud.com/dashboard/，可以看到自己唯一的api_key，我的保密，就不贴出来了，在dashboard里还可以查询自己流量使用情况

具体使用方法如下（参考http://www.ltp-cloud.com/document）：

curl -i "http://api.ltp-cloud.com/analysis/?api_key=YourApiKey&text=我是中国人。&pattern=dp&format=plain"

把这里的YourApiKey换成你自己的api_key，得到结果如下：


我_0 是_1 SBV
是_1 -1 HED
中国_2 人_3 ATT
人_3 是_1 VOB
。_4 是_1 WP

通过这个接口修改pattern参数可以做很多工作，比如：

分词（pattern=ws）：


GET http://api.ltp-cloud.com/analysis/?api_key=YourApiKey&text=我是中国人。&pattern=ws&format=plain
我 是 中国 人 。

词性标注(pattern=pos):


GET http://api.ltp-cloud.com/analysis/?api_key=YourApiKey&text=我是中国人。&pattern=pos&format=plain
我_r 是_v 中国_ns 人_n 。_wp

命名实体识别(pattern=ner):


GET http://api.ltp-cloud.com/analysis/?api_key=YourApiKey&text=我是中国人。&pattern=ner&format=plain
我 是 [中国]Ns 人 。

语义依存分析(pattern=sdp):


GET http://api.ltp-cloud.com/analysis/?api_key=YourApiKey&text=我是中国人。&pattern=sdp&format=plain
我_0 是_1 Exp
是_1 -1 Root
中国_2 人_3 Nmod
人_3 是_1 Clas
。_4 是_1 mPunc

语义角色标注(pattern=srl):


GET http://api.ltp-cloud.com/analysis/?api_key=YourApiKey&text=我是中国人。&pattern=srl&format=plain
[我]A0 [是]v [中国 人]A1 。

免费终究会有限制，无论是流量还是速度还是一次性分析文本大小，LTP平台有有一定限制，这也是可以理解的，毕竟为大家开放了科研必备的资源和技术，成本也是需要控制的。

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